데이터 사이언티스트2 데이터 직무 (직무 구분, 취업 준비, 포트폴리오) 데이터 직무를 처음 준비할 때 저는 SQL과 Python만 배우면 충분하다고 생각했습니다. 하지만 채용 공고를 여러 개 비교해 보니 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, BI 분석가는 같은 데이터를 다루더라도 맡는 역할이 전혀 달랐습니다. 데이터를 모으고 흐르게 만드는 일, 수치의 원인을 찾는 일, 예측 모델을 만드는 일, 의사결정자가 보기 쉽게 정리하는 일은 각각 다른 역량을 요구했습니다. 저는 이 차이를 모르고 준비하면 스펙은 쌓이지만 방향은 흐려질 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 데이터 직무가 왜 세부 역할로 나뉘는지, 그리고 취업 준비 방향을 어떻게 잡아야 하는지 정리해 보겠습니다.데이터 직무 구분이 생긴 이유데이터 직무가 여러 이름으로 나뉘는 이유는 데이.. 2026. 6. 4. 머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트(직무 차이,역량 비교,진로 선택) 처음에는 머신러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 모두 AI 모델을 다루는 비슷한 직무라고 생각했습니다. 하지만 채용 공고와 실제 역할을 비교해 보니 두 직무는 해결하는 문제가 달랐습니다. 데이터 사이언티스트는 데이터를 분석해 원인과 패턴을 찾고 비즈니스 의사결정에 연결하는 역할에 가깝고, 머신러닝 엔지니어는 모델을 실제 서비스에 배포하고 안정적으로 운영하는 엔지니어링 역할이 더 큽니다. 저는 이 차이를 모르고 준비하면 SQL과 통계에 집중해야 할지, API와 클라우드, MLOps를 준비해야 할지 방향이 흔들릴 수 있다고 느꼈습니다. 이 글에서는 제 경험을 바탕으로 두 직무의 차이와 준비 기준을 정리해 보겠습니다.머신러닝 엔지니어 vs 데이터 사이언티스트, 두 직무 차이처음 취업 준비를 할 때 저는 두 .. 2026. 5. 10. 이전 1 다음
